14、生物制药中的基因组学与生物信息学应用

生物制药中的基因组学与生物信息学应用

生物信息学在临床实践中的应用

临床实践常常需要同时检查蛋白质组学和基因组学,原因很简单。许多疾病的病因和治疗往往始于 DNA 中的单或多个变体或突变,可能导致以下情况(这些情况并非相互排斥):
1. 细胞内蛋白质畸形和功能异常;
2. 基因网络失调;
3. 由于 DNA 物质丢失或沉默等原因导致重要细胞功能丧失;
4. 细胞增殖失控,尤其是在癌症中;
5. 细胞调节异常,尤其是自身免疫性疾病;
6. 累积错误导致的各种问题组合,包括细胞无法修复 DNA 损伤或在受损时启动凋亡。

生物信息学在临床研究中发挥着多种作用。在临床前测试中,用于人类基因组测量的技术可应用于模式生物,如大鼠(用于毒性测试)或小鼠(用于功能基因组学和药效学测试)。因此,生物信息学通常是临床前测试的重要组成部分。由于许多模式生物的基因组高度可控,RNA 往往是主要研究对象。通过测量基因表达谱来研究治疗对相关途径的影响,例如药物靶点是否达到预期效果,是否存在脱靶效应等。这些测量通常针对与治疗最相关的组织,如心血管疾病相关的心脏或动脉组织,或与毒性相关的肝脏组织。这些测量结果将用于临床前治疗评估的更广泛分析。

在临床试验的 I - III 期,基因组学因不同原因在不同阶段发挥关键作用。例如,在肿瘤学和一些遗传性疾病中,对患者进行一个或多个基因组特征的预筛选可能有益。在一些复杂试验(如篮子试验)中,基因组测试对于将患者分配到不同治疗组可能是必不可少的。测试理想情况下可使用全血组织或血清(用于遗传性、造血性和自身免疫性疾病,可能也适用于使用循环肿瘤 DNA 的肿瘤学)或其他组织(包括肿瘤块,通过活检或手术获取)。在 I 期

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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